Nhiem vu 2

PHẦN 1: TÌM HIỂU VÀ CHUẨN BỊ DỮ LIỆU

1.1 ĐỌC DỮ LIỆU

• Bộ dữ liệu “Supermarket Transactions” lưu trữ thông tin chi tiết về các giao dịch mua sắm tại một siêu thị trong một khoảng thời gian cụ thể. Mỗi dòng trong tập dữ liệu tương ứng với một giao dịch, bao gồm nhiều trường thông tin liên quan đến khách hàng (giới tính, hạng thành viên, chi nhánh mua hàng), sản phẩm (nhóm hàng, phương thức thanh toán), cũng như các yếu tố phản ánh hành vi tiêu dùng (thời điểm mua hàng, mức độ hài lòng, tổng giá trị đơn hàng,…).

• Dữ liệu được lưu dưới định dạng CSV, vì vậy cần được đọc từ tệp .csv. Ta gán bộ dữ liệu Supermarket Transactions vào một đối tượng có tên là vtha.

• Đọc file CSV với dấu phân cách là dấu chấm phẩy

1.1.1 Đọc file dữ liệu gốc và xác định cấu trúc dữ liệu

library(csv)

## Warning: package 'csv' was built under R version 4.3.3

data <- read.csv("C:/Users/HP/Downloads/Supermarket Transactions.csv", stringsAsFactors = FALSE)

• Để kiểm tra cấu trúc tổng quát của bộ dữ liệu, ta sử dụng hàm str(), viết tắt của từ structure.

• Hàm str() thường được dùng để khảo sát nhanh đặc điểm của một đối tượng, đặc biệt là các vtha frame. Cụ thể, lệnh này cung cấp:

• Số lượng dòng và số lượng cột trong dữ liệu

• Tên các biến (cột)

• Kiểu dữ liệu của từng biến (số, chuỗi, nhân tố,…)

• Một vài giá trị mẫu ban đầu của mỗi biến

• Nhờ đó, str() là công cụ hữu ích giúp ta hình dung sơ bộ về cấu trúc dữ liệu trước khi tiến hành phân tích chi tiết.

str(data)

## 'data.frame':    14059 obs. of  16 variables:
##  $ X                : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ PurchaseDate     : chr  "2007-12-18" "2007-12-20" "2007-12-21" "2007-12-21" ...
##  $ CustomerID       : int  7223 7841 8374 9619 1900 6696 9673 354 1293 7938 ...
##  $ Gender           : chr  "F" "M" "F" "M" ...
##  $ MaritalStatus    : chr  "S" "M" "M" "M" ...
##  $ Homeowner        : chr  "Y" "Y" "N" "Y" ...
##  $ Children         : int  2 5 2 3 3 3 2 2 3 1 ...
##  $ AnnualIncome     : chr  "$30K - $50K" "$70K - $90K" "$50K - $70K" "$30K - $50K" ...
##  $ City             : chr  "Los Angeles" "Los Angeles" "Bremerton" "Portland" ...
##  $ StateorProvince  : chr  "CA" "CA" "WA" "OR" ...
##  $ Country          : chr  "USA" "USA" "USA" "USA" ...
##  $ ProductFamily    : chr  "Food" "Food" "Food" "Food" ...
##  $ ProductDepartment: chr  "Snack Foods" "Produce" "Snack Foods" "Snacks" ...
##  $ ProductCategory  : chr  "Snack Foods" "Vegetables" "Snack Foods" "Candy" ...
##  $ UnitsSold        : int  5 5 3 4 4 3 4 6 1 2 ...
##  $ Revenue          : num  27.38 14.9 5.52 4.44 14 ...

Từ kết quả hiển thị của hàm str(), ta nhận thấy:

Bộ dữ liệu gồm 14.059 quan sát (obs) và 16 biến (variables).

Tên các biến, kiểu dữ liệu tương ứng, cùng với một vài giá trị tiêu biểu đã được liệt kê rõ ràng.

Mục tiêu của phân tích: Áp dụng các kỹ thuật thống kê mô tả và thống kê suy diễn nhằm khám phá những đặc điểm nổi bật của khách hàng cũng như hành vi mua sắm của họ. Phân tích tập trung vào các biến định tính (categorical variables), bao gồm:

• Gender: Giới tính (F – Nữ, M – Nam)

• MaritalStatus: Tình trạng hôn nhân (S – Độc thân, M – Đã kết hôn)

• Homeowner: Tình trạng sở hữu nhà (Y – Có, N – Không)

• AnnualIncome: Thu nhập hàng năm (được phân chia theo các khoảng)

• City, StateorProvince, Country: Thông tin về vị trí địa lý của khách hàng

• ProductFamily, ProductDepartment, ProductCategory: Các cấp độ phân loại sản phẩm mà khách hàng đã mua

Thông qua việc phân tích các biến định tính này, ta kỳ vọng có thể rút ra những hiểu biết giá trị về phân khúc khách hàng, xu hướng tiêu dùng, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm tại siêu thị.

1.1.2 Lựa chọn các biến định tính

Giải thích:

• c(““): tạo vecto
• vthhinh <- data[, dldt]: lấy trong bộ dữ liệu data các cột trong dldt vừa tạo ra (các biến định tính), và lấy tất cả các hàng (full quan sát)

# Chọn các biến định tính
dldt <- c("Gender", "MaritalStatus", "Homeowner", "AnnualIncome", "City", "StateorProvince", "Country", "ProductFamily", "ProductDepartment", "ProductCategory")

# Tạo bộ dữ liệu mới chỉ chứa định tính
vth <- data[, dldt]

1.2. TỔNG QUAN VỀ DỮ LIỆU

1.2.1 Nội dung dữ liệu

• Bộ dữ liệu Supermarket Transactions này gồm 14,059 giao dịch mua hàng tại siêu thị, với các thông tin liên quan đến khách hàng và sản phẩm bao gồm mã định danh khách hàng và các thông tin liên quan, vị trí địa lý, chi tiết các sản phẩm được mua.

• Dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, phân khúc thị trường, hoặc đánh giá hiệu quả kinh doanh theo từng sản phẩm, từng khu vực và từng nhóm đối tượng.

1.2.2 Danh sách các biến và mô tả

Cấu trúc bộ dữ liệu Supermarket Transactions

str(data)

## 'data.frame':    14059 obs. of  16 variables:
##  $ X                : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ PurchaseDate     : chr  "2007-12-18" "2007-12-20" "2007-12-21" "2007-12-21" ...
##  $ CustomerID       : int  7223 7841 8374 9619 1900 6696 9673 354 1293 7938 ...
##  $ Gender           : chr  "F" "M" "F" "M" ...
##  $ MaritalStatus    : chr  "S" "M" "M" "M" ...
##  $ Homeowner        : chr  "Y" "Y" "N" "Y" ...
##  $ Children         : int  2 5 2 3 3 3 2 2 3 1 ...
##  $ AnnualIncome     : chr  "$30K - $50K" "$70K - $90K" "$50K - $70K" "$30K - $50K" ...
##  $ City             : chr  "Los Angeles" "Los Angeles" "Bremerton" "Portland" ...
##  $ StateorProvince  : chr  "CA" "CA" "WA" "OR" ...
##  $ Country          : chr  "USA" "USA" "USA" "USA" ...
##  $ ProductFamily    : chr  "Food" "Food" "Food" "Food" ...
##  $ ProductDepartment: chr  "Snack Foods" "Produce" "Snack Foods" "Snacks" ...
##  $ ProductCategory  : chr  "Snack Foods" "Vegetables" "Snack Foods" "Candy" ...
##  $ UnitsSold        : int  5 5 3 4 4 3 4 6 1 2 ...
##  $ Revenue          : num  27.38 14.9 5.52 4.44 14 ...

• Nhưng với yêu cầu chỉ sử dụng các biến định tính để phân tính nên chúng ta chỉ quan tâm đến các biến như sau :

  • Gender: Giới tính (F - Nữ, M - Nam)
  • MaritalStatus: Tình trạng hôn nhân (S - Độc thân, M - Đã kết hôn)
  • Homeowner: Có sở hữu nhà hay không (Y - Có, N - Không)
  • AnnualIncome: Thu nhập hàng năm (được biểu thị dưới dạng các khoảng)
  • City, StateorProvince, Country: Thông tin địa lý
  • ProductFamily, ProductDepartment, ProductCategory: Phân loại sản phẩm

1.2.3 Số biến và số quan sát

dim(vth)

## [1] 14059    10

• Bộ dữ liệu vth chứa tổng cộng 14.059 quan sát cùng với 10 biến đặc trưng tương ứng là biến định tính.
• Mỗi quan sát sẽ tưởng ứng với mỗi giao dịch mua hàng tại siêu thị.

1.2.4 Hiển thị dữ liệu

1.2.4.1 Hiển thị vài dòng đầu

head(vth)

##   Gender MaritalStatus Homeowner  AnnualIncome          City StateorProvince
## 1      F             S         Y   $30K - $50K   Los Angeles              CA
## 2      M             M         Y   $70K - $90K   Los Angeles              CA
## 3      F             M         N   $50K - $70K     Bremerton              WA
## 4      M             M         Y   $30K - $50K      Portland              OR
## 5      F             S         Y $130K - $150K Beverly Hills              CA
## 6      F             M         Y   $10K - $30K Beverly Hills              CA
##   Country ProductFamily ProductDepartment      ProductCategory
## 1     USA          Food       Snack Foods          Snack Foods
## 2     USA          Food           Produce           Vegetables
## 3     USA          Food       Snack Foods          Snack Foods
## 4     USA          Food            Snacks                Candy
## 5     USA         Drink         Beverages Carbonated Beverages
## 6     USA          Food              Deli          Side Dishes

1.2.4.2 Hiển thị vài dòng cuối

tail(vth)

##       Gender MaritalStatus Homeowner AnnualIncome        City StateorProvince
## 14054      F             M         N  $10K - $30K      Yakima              WA
## 14055      F             M         Y  $10K - $30K   Bremerton              WA
## 14056      F             M         Y  $10K - $30K Walla Walla              WA
## 14057      M             S         Y  $30K - $50K    Portland              OR
## 14058      F             S         N  $50K - $70K     Spokane              WA
## 14059      M             S         N  $50K - $70K    Portland              OR
##       Country  ProductFamily ProductDepartment      ProductCategory
## 14054     USA Non-Consumable         Household       Paper Products
## 14055     USA           Food      Baking Goods         Baking Goods
## 14056     USA           Food      Frozen Foods           Vegetables
## 14057     USA          Drink         Beverages Pure Juice Beverages
## 14058     USA          Drink             Dairy                Dairy
## 14059     USA Non-Consumable         Household           Electrical

1.2.5 Kiểm tra dữ liệu

1.2.5.1 Kiểm tra số lượng NA trong cột định tính

Giải thích:

sapply(vth, …): áp dụng hàm cho từng cột trong dữ liệu vth.

sum(is.na(x)): đếm số lượng NA trong từng cột.

# Kiểm tra số lượng NA trong mỗi cột định tính
na_counts <- sapply(vth, function(x) sum(is.na(x)))
na_counts

##            Gender     MaritalStatus         Homeowner      AnnualIncome 
##                 0                 0                 0                 0 
##              City   StateorProvince           Country     ProductFamily 
##                 0                 0                 0                 0 
## ProductDepartment   ProductCategory 
##                 0                 0

Nhận xét - Kết quả thu được cho thấy rằng tất cả các cột định tính đều không có giá trị thiếu (NA) vì số lượng NA trong các cột đều hiển thị là 0

1.2.5.2 Chuyển đổi các cột sang factor nếu chúng chưa phải là factor

Giải thích:

• lapply(vth, function(x) { … }): Áp dụng hàm cho từng cột của vth. Trong R, lapply() hoạt động trên list (và data frame về bản chất là list các cột).

• if (!is.factor(x)): Nếu cột đó chưa phải là factor.

• as.factor(x): Chuyển cột đó thành kiểu factor.

• return(x): Nếu đã là factor rồi thì giữ nguyên.

• as.data.frame(…): Vì lapply() trả về một list, nên ta gói lại thành data.frame để đảm bảo giữ đúng cấu trúc bảng dữ liệu ban đầu.

# Chuyển đổi các cột sang factor nếu chưa phải là factor
vth <- as.data.frame(lapply(vth, function(x) {
  if (!is.factor(x)) {
    return(as.factor(x))
  } else {
    return(x)
  }
}))

Kiểm tra lại sau khi chuyển đổi

Giải thích:

• sapply(vth, class): Áp dụng hàm class() cho từng cột để kiểm tra kiểu dữ liệu. Kết quả trả về là một vector hiển thị tên cột và loại dữ liệu tương ứng.

• Nếu kết quả là “factor” cho tất cả các cột → chuyển đổi thành công.

sapply(vth, class)

##            Gender     MaritalStatus         Homeowner      AnnualIncome 
##          "factor"          "factor"          "factor"          "factor" 
##              City   StateorProvince           Country     ProductFamily 
##          "factor"          "factor"          "factor"          "factor" 
## ProductDepartment   ProductCategory 
##          "factor"          "factor"

Nhận xét : Kết quả thu được toàn bộ các biến đã được chuyển đổi thành dạng factor.

PHẦN 2: PHÂN TÍCH MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH TÍNH

2.1. GENDER

2.1.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

Giải thích:

• Sử dụng hàm table() để đếm số lần xuất hiện (tần suất) của từng giá trị trong biến định tính.

• prop.table(tab_gender) tạo bảng tỷ lệ phần trăm (theo dạng thập phân). Nhân với 100 để ra phần trăm.

• round(…, 2) làm tròn 2 chữ số sau dấu phẩy.

• barplot() tạo biểu đồ cột từ bảng tần suất.

• main: tiêu đề biểu đồ.

• col: màu sắc cột (ở đây là màu “steelblue”).

• las = 2: xoay nhãn trục hoành (X) theo chiều dọc để dễ đọc.

tab_gender <- table(vth$Gender)
tab_gender

## 
##    F    M 
## 7170 6889

table(vth$Gender)/sum(nrow(vth))

## 
##         F         M 
## 0.5099936 0.4900064

barplot(tab_gender, main = "Tần suất - Gender", col = "deeppink", las = 2)

2.1.2 Nhận xét

• Phân bố giới tính gần như đồng đều, không có sự chênh lệch lớn.

• Điều này phản ánh rằng chuỗi siêu thị không nhắm đến một giới tính cụ thể, mà phục vụ tốt cả hai nhóm.

• Ngoài ra, tỷ lệ nữ hơi cao hơn có thể do phụ nữ thường đảm nhận vai trò mua sắm thực phẩm và tiêu dùng gia đình, nên khả năng cao họ là người đứng tên giao dịch nhiều hơn trong hóa đơn.

2.2 MARITALSTATUS

2.2.1 Thống kê tuần suất và trực quan hóa

tab_MaritalStatus <- table(vth$MaritalStatus)
tab_MaritalStatus

## 
##    M    S 
## 6866 7193

table(vth$MaritalStatus)/sum(nrow(vth))

## 
##         M         S 
## 0.4883704 0.5116296

barplot(tab_MaritalStatus, main = "Tình trạng hôn nhân - MaritalStatus", col = "lightblue", las = 2) 

2.2.2 Nhận xét

• Số lượng khách hàng độc thân (Single – ký hiệu S) là 6866 người (chiếm 48.8370439%), còn người đã kết hôn (Married – M) là 1, 0 người (chiếm 51.1629561%)

• Mặc dù tỷ lệ khá cân bằng, nhưng nhóm độc thân chiếm tỷ lệ cao hơn một chút.

• Giải thích hợp lý cho điều này có thể là:

  • Những người độc thân có xu hướng tự đi mua sắm nhiều hơn, không dựa vào bạn đời.

  • Ngoài ra, người trẻ độc thân thường sống ở thành thị và sử dụng dịch vụ siêu thị thường xuyên hơn, trong khi người đã kết hôn có thể mua theo nhóm hoặc theo hộ gia đình lớn và ít giao dịch hơn trên mỗi cá nhân.

2.3 HOMEOWNER

2.3.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_Homeowner <- table(vth$Homeowner)
tab_Homeowner

## 
##    N    Y 
## 5615 8444

table(vth$Homeowner)/sum(nrow(vth))

## 
##         N         Y 
## 0.3993883 0.6006117

barplot(tab_Homeowner, main = "Sở hữu nhà - Homeowner", col = "gray25", las = 2)

2.3.2 Nhận xét

• Từ kết quả thu được ta thấy có 5615 khách hàng (chiếm 39.9388292%) không sở hữu nhà, còn 8444 khách hàng (chiếm 60.0611708%) là chủ sở hữu nhà.

• Đây là một chỉ báo quan trọng về sự ổn định tài chính của khách hàng.

• Người sở hữu nhà thường có:

  • Chi tiêu ổn định hơn.

  • Nhu cầu mua sắm nhiều hơn cho gia đình (thực phẩm, đồ gia dụng).

• Trong khi đó, người không sở hữu nhà (có thể thuê nhà hoặc sống tạm thời) có thể:

  • Chi tiêu dè dặt hơn.

  • Ít mua hàng số lượng lớn, hoặc ưu tiên hàng nhỏ gọn, dễ vận chuyển.

3.3 ANNUALINCOME

3.3.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_AnnualIncome <- table(vth$AnnualIncome)
tab_AnnualIncome

## 
##   $10K - $30K $110K - $130K $130K - $150K       $150K +   $30K - $50K 
##          3090           643           760           273          4601 
##   $50K - $70K   $70K - $90K  $90K - $110K 
##          2370          1709           613

table(vth$AnnualIncome)/sum(nrow(vth))

## 
##   $10K - $30K $110K - $130K $130K - $150K       $150K +   $30K - $50K 
##    0.21978804    0.04573583    0.05405790    0.01941817    0.32726367 
##   $50K - $70K   $70K - $90K  $90K - $110K 
##    0.16857529    0.12155914    0.04360196

barplot(tab_AnnualIncome, main = "Thu nhập/tháng - AnnualIncome", col = "lightpink", las = 2)

3.3.2 Nhận xét

• Nhóm $30K - $50K chiếm đa số với 3090 khách hàng (chiếm 32.7263675%), theo sau là:

  • Nhóm $10K - $30K (21.9788036%)

  • Nhóm $50K - $70K (16.857529%)

• Rất ít khách hàng có thu nhập trên $150K (1.9418166%)

• Điều này cho thấy rằng chuỗi siêu thị chủ yếu phục vụ nhóm thu nhập trung bình và thấp – phù hợp với chiến lược giá rẻ, hàng hóa thiết yếu.

• Chiến lược marketing, khuyến mãi, và chính sách giá nên tập trung vào nhóm này (ví dụ: combo tiết kiệm, chiết khấu theo số lượng).

3.4. CITY

3.4.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_City <- table(vth$City)
tab_City

## 
##      Acapulco    Bellingham Beverly Hills     Bremerton       Camacho 
##           383           143           811           834           452 
##   Guadalajara       Hidalgo   Los Angeles        Merida   Mexico City 
##            75           845           926           654           194 
##       Orizaba      Portland         Salem    San Andres     San Diego 
##           464           876          1386           621           866 
## San Francisco       Seattle       Spokane        Tacoma     Vancouver 
##           130           922           875          1257           633 
##      Victoria   Walla Walla        Yakima 
##           176           160           376

table(vth$City)/sum(nrow(vth))

## 
##      Acapulco    Bellingham Beverly Hills     Bremerton       Camacho 
##   0.027242336   0.010171420   0.057685468   0.059321431   0.032150224 
##   Guadalajara       Hidalgo   Los Angeles        Merida   Mexico City 
##   0.005334661   0.060103848   0.065865282   0.046518245   0.013798990 
##       Orizaba      Portland         Salem    San Andres     San Diego 
##   0.033003770   0.062308841   0.098584537   0.044170994   0.061597553 
## San Francisco       Seattle       Spokane        Tacoma     Vancouver 
##   0.009246746   0.065580767   0.062237712   0.089408920   0.045024539 
##      Victoria   Walla Walla        Yakima 
##   0.012518671   0.011380610   0.026744434

barplot(tab_City, main = "Thành phố - City", col = "yellow", las = 2)

3.4.2 Nhận xét

• Các thành phố có tỷ lệ giao dịch cao là:

  • Salem là thành phố có tỉ lệ khách hàng mua sản phẩm cao nhất với 1386 khách hàng và chiếm hết (9.8584537%)

  • Theo sau là thành phố Tacoma (1.2518671%)

  • Kế tiếp là thành phố Los Angeles (6.5865282%) và ta thấy thành phố Seattle với 6.5580767% xấp xỉ bằng với thành phố Los Angeles. Qua đó ta nhìn nhận được rằng 2 thành phố này có lượng khách hàng mua sắm gần như nhau.

• Có thể nhận thấy sự tập trung mạnh tại các thành phố bờ Tây Hoa Kỳ, đặc biệt ở các bang Washington, Oregon và California.

• Điều này gợi ý rằng:

  • Các chi nhánh ở các thành phố này có lưu lượng khách hàng lớn, hoặc

  • Các thành phố này có mật độ dân cư cao, nhu cầu tiêu dùng thường xuyên.

3.5. STATEORPROVINCE

3.5.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_StateorProvince <- table(vth$StateorProvince)
tab_StateorProvince

## 
##        BC        CA        DF  Guerrero   Jalisco        OR  Veracruz        WA 
##       809      2733       815       383        75      2262       464      4567 
##   Yucatan Zacatecas 
##       654      1297

table(vth$StateorProvince)/sum(nrow(vth))

## 
##          BC          CA          DF    Guerrero     Jalisco          OR 
## 0.057543211 0.194395049 0.057969984 0.027242336 0.005334661 0.160893378 
##    Veracruz          WA     Yucatan   Zacatecas 
## 0.033003770 0.324845295 0.046518245 0.092254072

barplot(tab_StateorProvince, main = "Bang/Tỉnh - StateorProvince", col = "darkgreen", las = 2)

3.5.2 Nhận xét

• Phân bố:

  • Washington(WA): 32.4845295%

  • California(CA): 19.4395049%

  • Oregon(OR): 16.0893378%

• Ba bang này đều ở bờ Tây Hoa Kỳ, và là những bang có:

  • Dân số đông, thị trường bán lẻ phát triển.

  • Thói quen tiêu dùng hiện đại, sử dụng dịch vụ siêu thị nhiều hơn so với các khu vực nông thôn.

• Việc mở rộng kinh doanh hoặc đầu tư thêm vào các bang này là chiến lược khả thi.

3.6. COUNTRY

3.6.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_Country <- table(vth$Country)
tab_Country

## 
## Canada Mexico    USA 
##    809   3688   9562

table(vth$Country)/sum(nrow(vth))

## 
##     Canada     Mexico        USA 
## 0.05754321 0.26232307 0.68013372

barplot(tab_Country, main = "Quốc gia - Country", col = "purple", las = 2)

3.6.2 Nhận xét

• Tỷ lệ khách hàng theo quốc gia phân bổ theo trình tự giảm dần:

  • Cao nhất là USA: 68.0133722%

  • Kế tiếp là Mexico: 26.2323067%

  • Thấp nhất là Canada: 5.7543211%

• US Hoa Kỳ rõ ràng là thị trường trọng điểm với tỷ lệ khách hàng giao dịch cao nhất trong 3 quốc gia. Điều này chứng tỏ Hoa Kỳ là một quốc gia phát triển mạnh với nhu cầu tiêu dùng chiến phần lớn.

• Tuy nhiên, sự hiện diện tại Mexico (hơn 1/4 số giao dịch) cho thấy đây là thị trường thứ cấp tiềm năng, có thể mở rộng hoặc tăng nhận diện thương hiệu.

3.7. PRODUCTFAMILY

3.7.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_ProductFamily <- table(vth$ProductFamily)
tab_ProductFamily

## 
##          Drink           Food Non-Consumable 
##           1250          10153           2656

table(vth$ProductFamily)/sum(nrow(vth))

## 
##          Drink           Food Non-Consumable 
##     0.08891102     0.72217085     0.18891813

barplot(tab_ProductFamily, main = "Nhóm sản phẩm - ProductFamily", col = "mediumvioletred", las = 2)

3.7.2 Nhận xét

• Thực phẩm (Food) chiếm đa số (72.2170851%), cao vượt trội so với:

  • Non-Consumables chiếm 18.8918131%

  • Nhóm đồ uống chiếm 8.8911018%

• Điều này cho thấy khách hàng mua sắm chủ yếu là để phục vụ nhu cầu ăn uống hàng ngày.

• Siêu thị nên tiếp tục đầu tư mạnh vào:

  • Nguồn cung thực phẩm tươi,

  • Các sản phẩm thiết yếu giá tốt,

  • Chính sách ưu đãi số lượng lớn cho thực phẩm.

3.8. PRODUCTDEPARTMENT

3.8.1 Thống kê tần suất và trực quan hóa

tab_ProductDepartment <- table(vth$ProductDepartment)
tab_ProductDepartment

## 
## Alcoholic Beverages         Baked Goods        Baking Goods           Beverages 
##                 356                 425                1072                 680 
##     Breakfast Foods        Canned Foods     Canned Products            Carousel 
##                 188                 977                 109                  59 
##            Checkout               Dairy                Deli                Eggs 
##                  82                 903                 699                 198 
##        Frozen Foods  Health and Hygiene           Household                Meat 
##                1382                 893                1420                  89 
##         Periodicals             Produce             Seafood         Snack Foods 
##                 202                1994                 102                1600 
##              Snacks       Starchy Foods 
##                 352                 277

table(vth$ProductDepartment)/sum(nrow(vth))

## 
## Alcoholic Beverages         Baked Goods        Baking Goods           Beverages 
##         0.025321858         0.030229746         0.076250089         0.048367594 
##     Breakfast Foods        Canned Foods     Canned Products            Carousel 
##         0.013372217         0.069492852         0.007753041         0.004196600 
##            Checkout               Dairy                Deli                Eggs 
##         0.005832563         0.064229319         0.049719041         0.014083505 
##        Frozen Foods  Health and Hygiene           Household                Meat 
##         0.098300021         0.063518031         0.101002916         0.006330464 
##         Periodicals             Produce             Seafood         Snack Foods 
##         0.014368020         0.141830856         0.007255139         0.113806103 
##              Snacks       Starchy Foods 
##         0.025037343         0.019702682

barplot(tab_ProductDepartment, main = "Bộ phận sản phẩm - ProductDepartment", col = "darkblue", las = 2)

3.8.2 Nhận xét

• Các bộ phân chiếm đa số trong toàn bộ các bộ phận được thống kê:

  • Produce (Rau quả): 14.1830856%

  • Snack Foods: 11.3806103%

  • Household: 10.1002916%

• Khách hàng mua nhiều các mặt hàng:

  • Tươi sống, dễ hỏng (produce) -> yêu cầu bảo quản và chuỗi cung ứng tốt.

  • Đồ ăn vặt và hàng gia dụng -> phản ánh thói quen tiêu dùng nhanh, tiện lợi.

• Đây là cơ hội để tăng cường marketing nhóm sản phẩm tiện lợi, combo bữa ăn, sản phẩm cho hộ gia đình.

3.9. PRODUCTCATEGORY

3.9.1 Thống kê tuần suất và trực quan hóa

tab_ProductCategory <- table(vth$ProductCategory)
tab_ProductCategory

## 
##         Baking Goods    Bathroom Products        Beer and Wine 
##                  484                  365                  356 
##                Bread      Breakfast Foods              Candles 
##                  425                  417                   45 
##                Candy     Canned Anchovies         Canned Clams 
##                  352                   44                   53 
##       Canned Oysters      Canned Sardines        Canned Shrimp 
##                   35                   40                   38 
##          Canned Soup          Canned Tuna Carbonated Beverages 
##                  404                   87                  154 
##    Cleaning Supplies        Cold Remedies                Dairy 
##                  189                   93                  903 
##        Decongestants               Drinks                 Eggs 
##                   85                  135                  198 
##           Electrical      Frozen Desserts       Frozen Entrees 
##                  355                  323                  118 
##                Fruit             Hardware        Hot Beverages 
##                  765                  129                  226 
##              Hygiene     Jams and Jellies     Kitchen Products 
##                  197                  588                  217 
##            Magazines                 Meat        Miscellaneous 
##                  202                  761                   42 
##  Packaged Vegetables       Pain Relievers       Paper Products 
##                   48                  192                  345 
##                Pizza     Plastic Products Pure Juice Beverages 
##                  194                  141                  165 
##              Seafood          Side Dishes          Snack Foods 
##                  102                  153                 1600 
##            Specialty        Starchy Foods           Vegetables 
##                  289                  277                 1728

table(vth$ProductCategory)/sum(nrow(vth))

## 
##         Baking Goods    Bathroom Products        Beer and Wine 
##          0.034426346          0.025962017          0.025321858 
##                Bread      Breakfast Foods              Candles 
##          0.030229746          0.029660716          0.003200797 
##                Candy     Canned Anchovies         Canned Clams 
##          0.025037343          0.003129668          0.003769827 
##       Canned Oysters      Canned Sardines        Canned Shrimp 
##          0.002489508          0.002845153          0.002702895 
##          Canned Soup          Canned Tuna Carbonated Beverages 
##          0.028736041          0.006188207          0.010953837 
##    Cleaning Supplies        Cold Remedies                Dairy 
##          0.013443346          0.006614980          0.064229319 
##        Decongestants               Drinks                 Eggs 
##          0.006045949          0.009602390          0.014083505 
##           Electrical      Frozen Desserts       Frozen Entrees 
##          0.025250729          0.022974607          0.008393200 
##                Fruit             Hardware        Hot Beverages 
##          0.054413543          0.009175617          0.016075112 
##              Hygiene     Jams and Jellies     Kitchen Products 
##          0.014012376          0.041823743          0.015434953 
##            Magazines                 Meat        Miscellaneous 
##          0.014368020          0.054129028          0.002987410 
##  Packaged Vegetables       Pain Relievers       Paper Products 
##          0.003414183          0.013656732          0.024539441 
##                Pizza     Plastic Products Pure Juice Beverages 
##          0.013798990          0.010029163          0.011736254 
##              Seafood          Side Dishes          Snack Foods 
##          0.007255139          0.010882709          0.113806103 
##            Specialty        Starchy Foods           Vegetables 
##          0.020556227          0.019702682          0.122910591

barplot(tab_ProductCategory, main = "Danh mục sản phẩm - ProductCategory", col = "red", las = 2)

3.9.2 Nhận xét

• Các loại thực phẩm phổ biến được quan sát từ biểu đồ:

  • Vegetables (Rau): với số lượng là 1728 khách hàng và chiếm hết (12.2910591%)

  • Snack Foods: 1600 khách hàng và chiếm hết (11.3806103%)

  • Dairy (Sữa): 903 khách hàng và chiếm hết (6.4229319%)

  • Fruit, Meat, Frozen Foods…

• Đây là những mặt hàng tiêu dùng nhanh, có vòng đời ngắn.

• Việc khách hàng mua chủ yếu các mặt hàng thiết yếu cho thấy siêu thị hoạt động tốt trong việc phục vụ nhu cầu cơ bản, chứ không phải sản phẩm xa xỉ hay không thường xuyên.

PHẦN 3: ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG VÀ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO TỶ LỆ (MỘT BIẾN)

• table(): Thống kê số lượng từng loại trong biến định tính
• sum(…): Đếm bao nhiêu dòng thỏa điều kiện (giá trị quan tâm)
• length(…): Tổng số mẫu
• prop.test(…): Tính khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết cho tỷ lệ
• p = … : Tỷ lệ giả định trong giả thuyết H0
• alternative = …: Kiểm định hai phía (“two.sided”), một phía lớn hơn (“greater”), nhỏ hơn (“less”)

3.1 Biến Gender và hạng mục đề cập là Female

# Xác định hạng mục quan tâm
table(vth$Gender)

## 
##    F    M 
## 7170 6889

# Số lượng và tổng số 
slfemale <- sum(vth$Gender == "F")
totalgender <- length(vth$Gender)
# Ước lượng khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ "Female"
prop.test(slfemale, totalgender, conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slfemale out of totalgender, null probability 0.5
## X-squared = 5.5765, df = 1, p-value = 0.0182
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.5016931 0.5182886
## sample estimates:
##         p 
## 0.5099936

# Kiểm định giả thuyết: tỷ lệ Female = 0.5
prop.test(slfemale, totalgender, p = 0.5, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slfemale out of totalgender, null probability 0.5
## X-squared = 5.5765, df = 1, p-value = 0.0182
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.5016931 0.5182886
## sample estimates:
##         p 
## 0.5099936

Giả thuyết

• H0: p = 0.5

• H1: p ≠ 0.5

Đọc kết quả và kết luận

• Tổng số cá thể trong mẫu là 14.059 người, trong đó có 7.170 người là nữ và 6.889 người là nam. Tỷ lệ nữ giới trong mẫu là 50.99936%.

• Kết quả kiểm định tỷ lệ một mẫu với giả thuyết tỷ lệ nữ trong tổng thể là 50% (H₀: p = 0.5) cho thấy giá trị thống kê Chi-squared = 5.5765 với 1 bậc tự do, và p-value = 0.0182. Với mức ý nghĩa thông thường α = 0.05, ta bác bỏ giả thuyết không, cho thấy tỷ lệ nữ giới trong mẫu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê so với tỷ lệ 50%.

• Khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ nữ trong quần thể nằm trong khoảng từ 50.16931% đến 51.82886%, cho thấy tỷ lệ này chỉ hơi cao hơn 50%.

Tóm lại

• Tuy tỷ lệ nữ giới trong mẫu chỉ nhỉnh hơn nam giới không quá cao (50.99936%), nhưng sự chênh lệch này là có ý nghĩa thống kê. Do đó, có thể kết luận rằng nữ giới chiếm ưu thế nhẹ nhưng đáng kể về mặt thống kê trong mẫu khảo sát này.

Kết luận

• Tỷ lệ nữ trong tổng mẫu là 50.999%, khác có ý nghĩa thống kê so với 50%.
• Với p-value = 0.0182, bạn bác bỏ giả thuyết rằng tỷ lệ nữ là 50% ở mức ý nghĩa 5%.
• Tuy nhiên, sự chênh lệch dù có ý nghĩa thống kê, nhưng rất nhỏ về mặt thực tế (~1%)

3.2 Biến Homeowner với hạng mục đề cập là “Y”

# Xác định hạng mục quan tâm
table(vth$Homeowner)

## 
##    N    Y 
## 5615 8444

slshn <- sum(vth$Homeowner == "Y")
totalhomeowner <- length(vth$Homeowner)

# Ước lượng khoảng tin cậy
prop.test(slshn, totalhomeowner, conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slshn out of totalhomeowner, null probability 0.5
## X-squared = 568.86, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.5924537 0.6087145
## sample estimates:
##         p 
## 0.6006117

# Kiểm định giả thuyết H0: tỷ lệ chủ nhà = 0.6
prop.test(slshn, totalhomeowner, p = 0.6, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slshn out of totalhomeowner, null probability 0.6
## X-squared = 0.019445, df = 1, p-value = 0.8891
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.6
## 95 percent confidence interval:
##  0.5924537 0.6087145
## sample estimates:
##         p 
## 0.6006117

Giả thuyết 1

• H0: p = 0.5

• H1: p ≠ 0.5

Đọc kết quả và kết luận

• Kết quả phân tích tỷ lệ một mẫu cho thấy tỷ lệ đối tượng chọn lựa trong tổng thể mẫu là 60.06%. Khi tiến hành kiểm định giả thuyết với tỷ lệ chuẩn là 50%, ta thu được giá trị thống kê Chi-squared là 568.86 với một bậc tự do, và p-value < 2.2e-16. Với mức ý nghĩa thông thường (α = 0.05), ta bác bỏ giả thuyết không (H₀: p = 0.5). Điều này cho thấy tỷ lệ thực tế khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê so với 50%.

Giả thuyết 2

• H0: p = 0.6

• H1: p ≠ 0.6

Đọc kết quả và kết luận

• Ngược lại, khi kiểm định với tỷ lệ giả định là 60%, giá trị thống kê Chi-squared chỉ là 0.019445 với p-value = 0.8891. Do p-value lớn hơn đáng kể so với mức ý nghĩa 0.05, ta không bác bỏ giả thuyết không (H₀: p = 0.6). Điều này cho thấy không có bằng chứng thống kê cho thấy tỷ lệ thực tế khác biệt so với 60%.

Tóm lại:

• Tỷ lệ lựa chọn trong mẫu khảo sát là khoảng 60.06% và khác biệt có ý nghĩa thống kê so với tỷ lệ giả định 50%, nhưng không khác biệt đáng kể so với tỷ lệ 60%. Đây là cơ sở để giả định rằng tỷ lệ lựa chọn trong quần thể có thể vào khoảng 60%.

3.3 Biến ProductFamily với hạng mục đề cập là “Food”

# Xác định hạng mục đề cập
table(vth$ProductFamily)

## 
##          Drink           Food Non-Consumable 
##           1250          10153           2656

slfood <- sum(vth$ProductFamily == "Food")
totalproduct <- length(vth$ProductFamily)
# Ước lượng khoảng tin cậy
prop.test(slfood, totalproduct, conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slfood out of totalproduct, null probability 0.5
## X-squared = 2774.9, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.7146709 0.7295489
## sample estimates:
##         p 
## 0.7221709

# Kiểm định giả thuyết H0: tỷ lệ >= 0.7 (alternative = "greater": kiểm định 1 phía (>))
prop.test(slfood, totalproduct, p = 0.7, alternative = "greater", conf.level = 0.95)

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  slfood out of totalproduct, null probability 0.7
## X-squared = 32.802, df = 1, p-value = 5.101e-09
## alternative hypothesis: true p is greater than 0.7
## 95 percent confidence interval:
##  0.7158789 1.0000000
## sample estimates:
##         p 
## 0.7221709

Giả thuyết 1

• H0: p = 0.5

• H1: p ≠ 0.5

Đọc kết quả và kết luận

• Kết quả kiểm định tỷ lệ một mẫu cho giả thuyết rằng tỷ lệ sản phẩm thuộc nhóm Food bằng 50% (H₀: p = 0.5) cho thấy:

  • Giá trị thống kê Chi-squared = 2774.9, df = 1

  • p-value < 2.2e-16

• Với mức ý nghĩa là 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là tỷ lệ sản phẩm nhóm Food không chiếm 50% trong tổng số “ProductFamily”.

• Khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ này nằm trong khoảng từ 71.47% đến 72.95%.

Giả thuyết 2

• H0: p = 0.7

• H1: p > 0.7

Đọc kết quả và kết luận

• Kết quả kiểm định tiếp theo kiểm tra xem liệu tỷ lệ sản phẩm nhóm Food có cao hơn 70% hay không, cho thấy:

  • Giá trị Chi-squared = 32.802, df = 1

  • p-value = 5.101e-09

• Với mức ý nghĩa 0.05, ta tiếp tục bác bỏ giả thuyết không, và chấp nhận giả thuyết đối (H₁: p > 0.7). Điều này chứng tỏ tỷ lệ sản phẩm nhóm Food lớn hơn 70% với ý nghĩa thống kê cao.

• Khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ này nằm trong khoảng từ 71.58% đến 100%.

PHẦN 4: PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA HAI BIẾN ĐỊNH TÍNH

• Chọn lần lượt các cặp biến có mối tương quan thú vị làm ảnh hưởng đến hành vi mua hàng, giao dịch của khách hàng.

4.1 Gender và ProductFamily

4.1.1 Bảng tần suất chéo

library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3

## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.3

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(janitor)

## Warning: package 'janitor' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'janitor'
## 
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     chisq.test, fisher.test

library(gmodels)

## Warning: package 'gmodels' was built under R version 4.3.3

library(ggplot2)
library(scales)

## 
## Attaching package: 'scales'
## 
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     discard
## 
## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     col_factor

tab1 <- table(vth$Gender, vth$ProductFamily)
tab1 

##    
##     Drink Food Non-Consumable
##   F   669 5149           1352
##   M   581 5004           1304

prop.table(tab1, 1) # theo hàng

##    
##          Drink       Food Non-Consumable
##   F 0.09330544 0.71813110     0.18856346
##   M 0.08433735 0.72637538     0.18928727

• Dựa trên bảng tần suất chéo giữa Giới tính (Gender) và Nhóm sản phẩm (ProductFamily):

• Nữ giới (F) có xu hướng chọn sản phẩm Food nhiều nhất, chiếm khoảng 71.8% trong tổng số sản phẩm mà nữ giới chọn. Tiếp theo là nhóm Non-Consumable (18.9%) và Drink (9.3%).

• Nam giới (M) cũng có xu hướng tương tự khi lựa chọn nhiều nhất là Food (72.6%), kế đến là Non-Consumable (18.9%) và ít nhất là Drink (8.4%).

• So sánh giới tính:

  • Cả hai giới đều ưu tiên nhóm sản phẩm Food với tỷ lệ cao nhất, trên 70%.

  • Tỷ lệ chọn Drink của nữ cao hơn nam một chút (9.3% so với 8.4%).

  • Tỷ lệ chọn Non-Consumable gần như tương đương giữa hai giới (18.9%).

Kết luận:

Sở thích về nhóm sản phẩm không có sự khác biệt đáng kể giữa nam và nữ. Nhóm sản phẩm Food chiếm ưu thế trong lựa chọn của cả hai giới, trong khi nhóm Drink là ít được chọn nhất.

4.1.2 Trực quan hóa

# Tạo dữ liệu
df <- tribble(
  ~Gender, ~Drink, ~Food, ~Non_Consumable,
  "F",     0.09330544, 0.71813110, 0.18856346,
  "M",     0.08433735, 0.72637538, 0.18928727
)

# Chuyển sang dạng long
df_long <- df %>%
  pivot_longer(cols = -Gender, names_to = "Category", values_to = "Proportion")

# Vẽ biểu đồ có hiển thị số trên cột
ggplot(df_long, aes(x = Category, y = Proportion, fill = Gender)) +
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.9)) +
  geom_text(
    aes(label = scales::percent(Proportion, accuracy = 1)),
    position = position_dodge(width = 0.9),
    vjust = -0.5, size = 4
  ) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1), limits = c(0, 0.8)) +
  labs(
    title = "Tỷ lệ tiêu dùng theo giới tính và nhóm hàng",
    x = "Nhóm hàng",
    y = "Tỷ lệ (%)"
  ) +
  scale_fill_manual(values = c("F" = "yellow", "M" = "green")) +
  theme_minimal() +
  theme(text = element_text(size = 12))

4.1.3 Nhận xét

• Dựa trên bảng tần suất chéo giữa Giới tính (Gender) và Nhóm sản phẩm (ProductFamily):

• Nữ giới (F) có xu hướng chọn sản phẩm Food nhiều nhất, chiếm khoảng 71.8% trong tổng số sản phẩm mà nữ giới chọn. Tiếp theo là nhóm Non-Consumable (18.9%) và Drink (9.3%).

• Nam giới (M) cũng có xu hướng tương tự khi lựa chọn nhiều nhất là Food (72.6%), kế đến là Non-Consumable (18.9%) và ít nhất là Drink (8.4%).

• So sánh giới tính:

  • Cả hai giới đều ưu tiên nhóm sản phẩm Food với tỷ lệ cao nhất, trên 70%.

  • Tỷ lệ chọn Drink của nữ cao hơn nam một chút (9.3% so với 8.4%).

  • Tỷ lệ chọn Non-Consumable gần như tương đương giữa hai giới (18.9%).

Kết luận:

• Sở thích về nhóm sản phẩm không có sự khác biệt đáng kể giữa nam và nữ. Nhóm sản phẩm Food chiếm ưu thế trong lựa chọn của cả hai giới, trong khi nhóm Drink là ít được chọn nhất.

4.1.4 Kiểm định Chi-bình phương

chi_result1 <- chisq.test(tab1)
chi_result1

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab1
## X-squared = 3.5185, df = 2, p-value = 0.1722

# Giá trị thống kê Chi-squared
chi_result1$statistic

## X-squared 
##   3.51849

# Bậc tự do 
chi_result1$parameter

## df 
##  2

# Giá trị p
chi_result1$p.value

## [1] 0.1721748

Giả thuyết

• Giả thuyết H0: Giới tính (Gender) và Nhóm sản phẩm (ProductFamily) là độc lập, không có mối liên hệ.

• Giả thuyết H1: Giới tính và Nhóm sản phẩm có liên hệ với nhau.

Kết quả kiểm định:

• Giá trị thống kê Chi-squared: X-squared = 3.51849

• Bậc tự do: df = 2

• Giá trị p: p = 0.1721748

Kết luận:

• Với mức ý nghĩa 0.05, p_value = 0.1722 >= 0.05 → không đủ bằng chứng để bác bỏ H0, tức là không có mối liên hệ giữa 2 biến Gender và ProductFamily.

4.2 MaritalStatus và Homeowner

4.2.1 Bảng tần suất chéo

tab2 <- table(vth$MaritalStatus, vth$Homeowner)
tab2 

##    
##        N    Y
##   M 1719 5147
##   S 3896 3297

prop.table(tab2, 1)

##    
##             N         Y
##   M 0.2503641 0.7496359
##   S 0.5416377 0.4583623

4.2.2 Trực quan hóa

ggplot(vth, aes(x = MaritalStatus, fill = Homeowner)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(title = "Tỷ lệ Homeowner theo Marital Status", y = "Tỷ lệ", x = "Marital Status") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_minimal()

4.2.3 Nhận xét

4.2.4 Kiểm định Chi-bình phương

chi_result2 <- chisq.test(tab2)
chi_result2

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  tab2
## X-squared = 1241.2, df = 1, p-value < 2.2e-16

# Giá trị thống kê Chi-squared
chi_result2$statistic

## X-squared 
##  1241.218

# Bậc tự do 
chi_result2$parameter

## df 
##  1

# Giá trị p
chi_result2$p.value

## [1] 6.724506e-272

Giả thuyết

• Giả thuyết H0: Tình trạng hôn nhân (MaritalStatus) và sở hữu nhà (Homeowwner) là độc lập, không có mối liên hệ.

• Giả thuyết H1: Tình trạng hôn nhân (MaritalStatus) và sở hữu nhà (Homeowwner) có liên hệ với nhau.

Kết quả kiểm định:

• Giá trị thống kê Chi-squared: X-squared = 1241.22

• Bậc tự do: df = 1

• Giá trị p: p < 2.2e-16

Kết luận:

• Với mức ý nghĩa 0.05, p_value < 0.05 → ta đủ điều kiện để bác bỏ H0, tức là có mối liên hệ giữa 2 biến MaritalStatus và Homeowner. Có thể hiểu rằng tình trạng hôn nhân có ảnh hưởng đến việc một người có sở hữu nhà hay không (hoặc ngược lại).

4.3 AnnualIncome và ProductCategory

4.3.1 Bảng tần suất chéo

tab3 <- table(vth$AnnualIncome, vth$ProductDepartment)
tab3 

##                
##                 Alcoholic Beverages Baked Goods Baking Goods Beverages
##   $10K - $30K                    80         108          256       148
##   $110K - $130K                  14          23           49        35
##   $130K - $150K                  15          24           54        25
##   $150K +                         3          10           19        20
##   $30K - $50K                   121         134          336       228
##   $50K - $70K                    61          63          189        97
##   $70K - $90K                    39          50          130        91
##   $90K - $110K                   23          13           39        36
##                
##                 Breakfast Foods Canned Foods Canned Products Carousel Checkout
##   $10K - $30K                54          203              29        8       20
##   $110K - $130K               3           49               4        1        2
##   $130K - $150K              11           46               6        3        9
##   $150K +                     3           21               0        1        1
##   $30K - $50K                63          335              37       30       21
##   $50K - $70K                31          170              18        8       22
##   $70K - $90K                19          120              11        7        5
##   $90K - $110K                4           33               4        1        2
##                
##                 Dairy Deli Eggs Frozen Foods Health and Hygiene Household Meat
##   $10K - $30K     174  147   37          327                201       313   24
##   $110K - $130K    38   33    9           66                 33        63    5
##   $130K - $150K    49   45   15           84                 51        76    4
##   $150K +          17   13    4           26                 19        27    2
##   $30K - $50K     299  233   67          442                292       432   27
##   $50K - $70K     160  107   36          212                134       272   17
##   $70K - $90K     126   96   20          151                120       182    7
##   $90K - $110K     40   25   10           74                 43        55    3
##                
##                 Periodicals Produce Seafood Snack Foods Snacks Starchy Foods
##   $10K - $30K            49     420      17         329     76            70
##   $110K - $130K          17      77       3          85     16            18
##   $130K - $150K           9     109       8          83     19            15
##   $150K +                 1      33       5          35      8             5
##   $30K - $50K            65     650      44         533    127            85
##   $50K - $70K            36     344      11         274     60            48
##   $70K - $90K            18     264      12         184     29            28
##   $90K - $110K            7      97       2          77     17             8

prop.table(tab3, 1)

##                
##                 Alcoholic Beverages Baked Goods Baking Goods   Beverages
##   $10K - $30K           0.025889968 0.034951456  0.082847896 0.047896440
##   $110K - $130K         0.021772939 0.035769829  0.076205288 0.054432348
##   $130K - $150K         0.019736842 0.031578947  0.071052632 0.032894737
##   $150K +               0.010989011 0.036630037  0.069597070 0.073260073
##   $30K - $50K           0.026298631 0.029124103  0.073027603 0.049554445
##   $50K - $70K           0.025738397 0.026582278  0.079746835 0.040928270
##   $70K - $90K           0.022820363 0.029256875  0.076067876 0.053247513
##   $90K - $110K          0.037520392 0.021207178  0.063621533 0.058727569
##                
##                 Breakfast Foods Canned Foods Canned Products    Carousel
##   $10K - $30K       0.017475728  0.065695793     0.009385113 0.002588997
##   $110K - $130K     0.004665630  0.076205288     0.006220840 0.001555210
##   $130K - $150K     0.014473684  0.060526316     0.007894737 0.003947368
##   $150K +           0.010989011  0.076923077     0.000000000 0.003663004
##   $30K - $50K       0.013692676  0.072810259     0.008041730 0.006520322
##   $50K - $70K       0.013080169  0.071729958     0.007594937 0.003375527
##   $70K - $90K       0.011117613  0.070216501     0.006436513 0.004095963
##   $90K - $110K      0.006525285  0.053833605     0.006525285 0.001631321
##                
##                    Checkout       Dairy        Deli        Eggs Frozen Foods
##   $10K - $30K   0.006472492 0.056310680 0.047572816 0.011974110  0.105825243
##   $110K - $130K 0.003110420 0.059097978 0.051321928 0.013996890  0.102643857
##   $130K - $150K 0.011842105 0.064473684 0.059210526 0.019736842  0.110526316
##   $150K +       0.003663004 0.062271062 0.047619048 0.014652015  0.095238095
##   $30K - $50K   0.004564225 0.064985873 0.050641165 0.014562052  0.096066073
##   $50K - $70K   0.009282700 0.067510549 0.045147679 0.015189873  0.089451477
##   $70K - $90K   0.002925688 0.073727326 0.056173201 0.011702750  0.088355764
##   $90K - $110K  0.003262643 0.065252855 0.040783034 0.016313214  0.120717781
##                
##                 Health and Hygiene   Household        Meat Periodicals
##   $10K - $30K          0.065048544 0.101294498 0.007766990 0.015857605
##   $110K - $130K        0.051321928 0.097978227 0.007776050 0.026438569
##   $130K - $150K        0.067105263 0.100000000 0.005263158 0.011842105
##   $150K +              0.069597070 0.098901099 0.007326007 0.003663004
##   $30K - $50K          0.063464464 0.093892632 0.005868290 0.014127364
##   $50K - $70K          0.056540084 0.114767932 0.007172996 0.015189873
##   $70K - $90K          0.070216501 0.106495026 0.004095963 0.010532475
##   $90K - $110K         0.070146819 0.089722675 0.004893964 0.011419250
##                
##                     Produce     Seafood Snack Foods      Snacks Starchy Foods
##   $10K - $30K   0.135922330 0.005501618 0.106472492 0.024595469   0.022653722
##   $110K - $130K 0.119751166 0.004665630 0.132192846 0.024883359   0.027993779
##   $130K - $150K 0.143421053 0.010526316 0.109210526 0.025000000   0.019736842
##   $150K +       0.120879121 0.018315018 0.128205128 0.029304029   0.018315018
##   $30K - $50K   0.141273636 0.009563138 0.115844382 0.027602695   0.018474245
##   $50K - $70K   0.145147679 0.004641350 0.115611814 0.025316456   0.020253165
##   $70K - $90K   0.154476302 0.007021650 0.107665301 0.016968988   0.016383850
##   $90K - $110K  0.158238173 0.003262643 0.125611746 0.027732463   0.013050571

4.3.2 Trực quan hóa

ggplot(vth, aes(x = AnnualIncome, fill = ProductDepartment)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(title = "Tỷ lệ ProductDepartment theo Annual Income", y = "Tỷ lệ", x = "Annual Income") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_minimal()

4.3.3 Nhận xét

4.3.4 Kiểm định chi - bình phương

chi_result3 <- chisq.test(tab3)

## Warning in stats::chisq.test(x, y, ...): Chi-squared approximation may be
## incorrect

chi_result3

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab3
## X-squared = 170.16, df = 147, p-value = 0.09276

# Giá trị thống kê Chi-squared
chi_result3$statistic

## X-squared 
##  170.1572

# Bậc tự do 
chi_result3$parameter

##  df 
## 147

# Giá trị p
chi_result3$p.value

## [1] 0.0927647

Giả thuyết

• Giả thuyết H0: Thu nhập hàng tháng (AnnualIncome) và ProductDepartment là độc lập, không có mối liên hệ.

• Giả thuyết H1: Thu nhập hàng tháng (AnnualIncome) và ProductDepartment có liên hệ với nhau.

Kết quả kiểm định:

• Giá trị thống kê Chi-squared: X-squared = 170.16

• Bậc tự do: df = 147

• Giá trị p: p = 0.0927647

Kết luận:

• Với mức ý nghĩa 0.05 p_value = 0.09276 > 0.05 → ta không đủ điều kiện để bác bỏ H0, tức là không có mối liên hệ giữa 2 biến AnnualIncome và ProductDepartment.

4.4 Homeowner và AnnualIncome

4.4.1 Bảng tần suất chéo

tab4 <- table(vth$Homeowner, vth$AnnualIncome)
tab4

##    
##     $10K - $30K $110K - $130K $130K - $150K $150K + $30K - $50K $50K - $70K
##   N        1359           119           136      48        2087        1063
##   Y        1731           524           624     225        2514        1307
##    
##     $70K - $90K $90K - $110K
##   N         686          117
##   Y        1023          496

prop.table(tab4, 1)

##    
##     $10K - $30K $110K - $130K $130K - $150K     $150K + $30K - $50K $50K - $70K
##   N 0.242030276   0.021193232   0.024220837 0.008548531 0.371682992 0.189314337
##   Y 0.204997631   0.062055898   0.073898626 0.026646139 0.297726196 0.154784462
##    
##     $70K - $90K $90K - $110K
##   N 0.122172752  0.020837044
##   Y 0.121151113  0.058739934

4.4.2 Trực quan hóa

library(tidyverse)

# Tạo dữ liệu
df <- tribble(
  ~Income, ~N, ~Y,
  "$10K - $30K",   1359, 1731,
  "$30K - $50K",   2087, 2514,
  "$50K - $70K",   1063, 1307,
  "$70K - $90K",    686, 1023,
  "$90K - $110K",   117, 496,
  "$110K - $130K",  119, 524,
  "$130K - $150K",  136, 624,
  "$150K +",         48, 225
)

# Chuyển sang long format
df_long <- df %>%
  pivot_longer(cols = c(N, Y), names_to = "Ownership", values_to = "Count")

# Vẽ biểu đồ
ggplot(df_long, aes(x = Income, y = Count, fill = Ownership)) +
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.9)) +
  geom_text(
    aes(label = Count),
    position = position_dodge(width = 0.9),
    vjust = -0.3,
    size = 3.5
  ) +
  scale_fill_manual(values = c("N" = "pink", "Y" = "lightblue")) +
  labs(
    title = "Số người sở hữu và không sở hữu nhà theo thu nhập",
    x = "Thu nhập hằng năm",
    y = "Số lượng người",
    fill = "Sở hữu nhà"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    text = element_text(size = 12)
  )

4.4.3 Nhận xét

4.4.4 Kiểm định chi - bình phương

chi_result4 <- chisq.test(tab4)
chi_result4

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab4
## X-squared = 546.37, df = 7, p-value < 2.2e-16

# Giá trị thống kê Chi-squared
chi_result4$statistic

## X-squared 
##  546.3723

# Bậc tự do 
chi_result4$parameter

## df 
##  7

# Giá trị p
chi_result4$p.value

## [1] 8.517274e-114

Giả thuyết

• Giả thuyết H0: Thu nhập hàng tháng (AnnualIncome) và tình trạng sở hữu nhà (Homeowner) là độc lập, không có mối liên hệ.

• Giả thuyết H1: Thu nhập hàng tháng (AnnualIncome) và tình trạng sở hữu nhà (Homeowner) có liên hệ với nhau.

Kết quả kiểm định:

• Giá trị thống kê Chi-squared: X-squared = 546.37

• Bậc tự do: df = 7

• Giá trị p: p <2.2e-16

Kết luận:

• Với mức ý nghĩa 0.05 p_value < 0.05 → ta có đủ điều kiện để bác bỏ H0, tức là có mối liên hệ giữa 2 thu nhập hàng tháng và tình trạng sở hữu nhà.

---

Phần 5:Tổng kết và Thảo luận

5.1 Tóm tắt những phát hiện chính

• Giới tính: Cả nam và nữ đều là nhóm khách hàng chính, nhưng chưa có dấu hiệu khác biệt rõ rệt về hành vi mua sắm chỉ dựa vào giới tính.

• Tình trạng hôn nhân & sở hữu nhà: Người đã kết hôn có tỷ lệ sở hữu nhà cao hơn đáng kể so với người độc thân. Điều này gợi ý rằng nhóm khách hàng đã lập gia đình có thể có tài chính ổn định và tiềm năng mua sắm cao hơn.

• Quốc gia & nhóm sản phẩm chính: Ở cả 3 quốc gia (Canada, Mexico, USA), thực phẩm (Food) là nhóm sản phẩm chủ đạo, chiếm hơn 70% tổng lượng sản phẩm bán ra. Các nhóm Drink và Non-Consumable chiếm tỷ trọng thấp hơn, tương đối đồng đều giữa các nước.

• Kiểm định thống kê: Kiểm định Chi-bình phương cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về cơ cấu nhóm sản phẩm giữa các quốc gia (p-value ≈ 0.88).

5.2 Hạn chế của phân tích

• Giới hạn trong biến định tính: Phân tích chỉ dựa trên các biến định tính, chưa xem xét yếu tố định lượng như thu nhập, doanh thu, hoặc số lượng bán chi tiết theo thời gian.

• Dữ liệu chưa chuẩn hóa hoàn toàn: Một số biến (ví dụ: thu nhập) vẫn ở dạng text, cần xử lý thêm để phục vụ phân tích sâu hơn.

• Không có yếu tố thời gian rõ ràng: Mặc dù có ngày mua hàng, nhưng chưa phân tích theo xu hướng thời gian (ví dụ theo quý hoặc năm).

5.3 Đề xuất

Chiến lược sản phẩm

Tập trung tiếp thị nhóm thực phẩm (Food) vì chiếm ưu thế trong cả ba thị trường. Tuy nhiên, cũng cần nghiên cứu thêm để tăng tỷ lệ tiêu thụ các nhóm sản phẩm còn lại.

Nhắm mục tiêu khách hàng

Ưu tiên nhóm khách hàng đã kết hôn và sở hữu nhà, vì có thể đây là đối tượng có sức mua cao và ổn định hơn.

Chiến dịch cá nhân hóa theo khu vực

Dù chưa có sự khác biệt đáng kể giữa các quốc gia, doanh nghiệp vẫn nên phân tích thêm theo thành phố hoặc tỉnh bang để điều chỉnh chiến lược cụ thể hơn.

Gợi ý chiến lược kinh doanh

Tập trung vào thị trường USA, phân khúc nữ giới, độ tuổi trung niên – các nhóm chiếm tỷ trọng cao.

Đẩy mạnh sản phẩm thực phẩm và đồ uống – nhóm hàng thiết yếu và có sức tiêu thụ lớn.

Áp dụng các chương trình khuyến mãi riêng cho nhóm khách hàng chưa sở hữu nhà hoặc độc thân – thường có mức độ linh hoạt chi tiêu cao hơn.

5.4 Câu hỏi mở/Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Liệu có sự khác biệt đáng kể trong hành vi mua sắm giữa các nhóm thu nhập không?

• Mức chi tiêu trung bình theo giới tính và tình trạng hôn nhân là bao nhiêu?

• Có xu hướng theo mùa vụ nào trong hành vi mua sắm không?

• Nên phân tích thêm tương quan giữa nhóm sản phẩm và doanh thu để tối ưu danh mục sản phẩm